Xuất dữ liệu của giải pháp Theo dõi hiệu suất sang BigQuery

Bạn có thể xuất dữ liệu Performance Monitoring từ các ứng dụng Apple và Android vào BigQuery để phân tích thêm. BigQuery cho phép bạn phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng SQL BigQuery, xuất dữ liệu sang một nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác và thậm chí sử dụng dữ liệu cho các mô hình học máy tuỳ chỉnh của bạn.

Bật tính năng xuất BigQuery

1. Chuyển đến trang Tích hợp trong bảng điều khiển Firebase, sau đó nhấp vào Liên kết trong thẻ BigQuery.

2. Làm theo hướng dẫn trên màn hình để bật BigQuery.

   Khi bạn bật tính năng xuất dữ liệu BigQuery cho Performance Monitoring, những trường hợp sau sẽ xảy ra:

   • Firebase xuất một bản sao dữ liệu hiện có của bạn sang BigQuery. Quá trình truyền dữ liệu ban đầu để xuất có thể mất đến 48 giờ để hoàn tất.

     • Bạn có thể lên lịch bổ sung dữ liệu theo cách thủ công trong vòng 30 ngày qua hoặc cho ngày gần đây nhất khi bạn bật tính năng xuất BigQuery (tuỳ theo ngày nào gần đây nhất).

   • Sau khi tạo tập dữ liệu, bạn không thể thay đổi vị trí này, nhưng có thể sao chép tập dữ liệu sang một vị trí khác hoặc di chuyển (tạo lại) tập dữ liệu ở một vị trí khác theo cách thủ công. Để tìm hiểu thêm, hãy xem bài viết Thay đổi vị trí tập dữ liệu.

   • Firebase thiết lập tính năng đồng bộ hoá thường xuyên dữ liệu của bạn từ dự án Firebase sang BigQuery. Các thao tác xuất dữ liệu hằng ngày này thường hoàn tất trong vòng 24 giờ sau khi được lên lịch.

   • Theo mặc định, tất cả ứng dụng trong dự án của bạn đều được liên kết với BigQuery. Mọi ứng dụng mà bạn thêm vào dự án sau thời điểm liên kết cũng sẽ tự động liên kết với BigQuery. Bạn có thể quản lý các ứng dụng gửi dữ liệu.

Để huỷ kích hoạt tính năng xuất BigQuery, hãy huỷ liên kết dự án của bạn trong bảng điều khiển Firebase.

Dữ liệu nào được xuất sang BigQuery?

Đối với mỗi ứng dụng trong dự án, tính năng xuất sẽ tạo một bảng bao gồm tất cả các sự kiện hiệu suất đã ghi lại. Mỗi hàng trong bảng là một sự kiện hiệu suất có thể là một trong những sự kiện sau:

• Dấu vết thời lượng – theo mặc định, các dấu vết này thu thập chỉ số "thời lượng", bao gồm cả thời gian khởi động ứng dụng, thời gian ứng dụng chạy ở nền trước và thời gian ứng dụng chạy ở nền sau, cũng như mọi dấu vết mã tuỳ chỉnh do nhà phát triển đo lường

  • event_type là DURATION_TRACE
  • event_name giống với tên dấu vết

• Chỉ số theo dõi — các chỉ số tuỳ chỉnh được liên kết với các dấu vết mã tuỳ chỉnh do nhà phát triển đo lường

  • event_type là TRACE_METRIC
  • event_name là tên của chỉ số
  • parent_trace_name là tên theo dõi chứa chỉ số này

• Dấu vết màn hình – dấu vết trong suốt thời gian hoạt động của màn hình (dấu vết kết xuất màn hình)

  • event_type là SCREEN_TRACE
  • event_name là tiền tố _st_ cộng với tên người dùng thực tế

• Yêu cầu mạng – dấu vết trải dài trong suốt thời gian của một yêu cầu mạng (dấu vết yêu cầu mạng HTTP)

  • event_type là NETWORK_REQUEST
  • event_name là mẫu được phân loại của URL yêu cầu mạng

Mỗi sự kiện hiệu suất chứa các thuộc tính của sự kiện (chẳng hạn như quốc gia và nhà mạng của thiết bị khách), cũng như thông tin dành riêng cho sự kiện:

• Dấu vết thời lượng, chỉ số theo dõi và dấu vết màn hình chứa trace_info
• Chỉ số theo dõi chứa trace_info.metric_info
• Dấu vết màn hình chứa trace_info.screen_info
• Dấu vết mạng chứa network_info

Giản đồ dữ liệu chi tiết

Bạn có thể làm gì với dữ liệu đã xuất?

Các phần sau đây đưa ra ví dụ về các truy vấn mà bạn có thể chạy trong BigQuery dựa trên dữ liệu Performance Monitoring đã xuất.

Khớp với dữ liệu thấy trên bảng điều khiển

Trang tổng quan Firebase tổng hợp dữ liệu hằng ngày theo múi giờ America/Los_Angeles. Để khớp với nội dung trên bảng điều khiển, các hàm ngày phải đặt rõ ràng America/Los_Angeles làm múi giờ, nếu không hàm ngày sẽ mặc định sử dụng múi giờ UTC.

SELECT
  DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles') AS daily_date,
  APPROX_QUANTILES(trace_info.duration_us, 100)[OFFSET(90)] / 1000000 AS p90_seconds,
FROM `TABLE_NAME`
WHERE
  DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles')
    >= DATE_SUB( PARSE_DATE('%Y%m%d', 'YYYY-MM-DD'), INTERVAL 7 DAY)
  AND DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles')
    <= PARSE_DATE('%Y%m%d', 'YYYY-MM-DD')
  AND event_name = '_app_start'
GROUP BY 1
ORDER BY 1 DESC;

Xem bảng chi tiết về độ trễ trung bình khi khởi động ứng dụng theo quốc gia

SELECT AVG(trace_info.duration_us), country
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "DURATION_TRACE"
AND event_name = "_app_start"
GROUP BY 2;

Kiểm tra tỷ lệ khung hình bị treo so với các điều kiện

Ví dụ: bạn có thể kiểm tra tỷ lệ khung hình bị treo cùng với khoảng thời gian người dùng dành cho mỗi màn hình của ứng dụng khi sử dụng các loại sóng khác nhau (WiFi, 4G, v.v.).

SELECT
  AVG(trace_info.duration_us / 1000000) AS seconds_on_screen,
  AVG(trace_info.screen_info.frozen_frame_ratio) AS frozen_frame_ratio,
  event_name,
  radio_type
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "SCREEN_TRACE"
GROUP BY event_name, radio_type
ORDER BY event_name, radio_type;

Tính toán tỷ lệ truy cập vào bộ nhớ đệm để tải một số loại tệp nhất định từ ổ đĩa

Phân tích này giả định rằng bạn đã đo lường dấu vết mã tuỳ chỉnh để tải từ ổ đĩa bằng một thuộc tính tuỳ chỉnh có tên là file-extension và một chỉ số tuỳ chỉnh (TRACE_METRIC) có tên là cache-hit được đặt thành 1 nếu trúng bộ nhớ đệm và 0 nếu trượt bộ nhớ đệm.

Ví dụ: bạn có thể tính tỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm để tải tệp PNG từ ổ đĩa:

SELECT AVG(trace_info.metric_info.metric_value) AS cache_hit_rate
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "TRACE_METRIC"
AND event_name = "cache-hit"
AND parent_trace_name = "loadFromDisk"
AND STRUCT("file-extension", "png") IN UNNEST(custom_attributes);

Kiểm tra thời gian trong ngày mà người dùng đưa ra yêu cầu mạng

Ví dụ: bạn có thể kiểm tra xem người dùng ở Hoa Kỳ gửi yêu cầu mạng từ ứng dụng của bạn vào lúc nào trong ngày:

SELECT
  count(1) AS hourly_count,
  EXTRACT(HOUR FROM event_timestamp) AS hour_of_day
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "NETWORK_REQUEST"
AND country = "US"
GROUP BY 2 ORDER BY 2;

Mang dữ liệu Performance Monitoring theo bạn mọi lúc mọi nơi

Đôi khi, bạn muốn truy cập vào dữ liệu Performance Monitoring phía máy chủ hoặc đẩy dữ liệu đó sang một giải pháp bên thứ ba khác. Hiện tại, bạn không phải trả phí để xuất dữ liệu.

Bạn có thể xuất dữ liệu của mình bằng cách:

• Sử dụng giao diện người dùng web BigQuery

• Chạy lệnh CLI bq extract

• Gửi công việc trích xuất thông qua API hoặc thư viện ứng dụng.

Giá

Bạn không mất phí khi xuất dữ liệu từ Performance Monitoring và BigQuery cung cấp các hạn mức sử dụng miễn phí rất hào phóng. Để biết thông tin chi tiết, hãy tham khảo mức giá BigQuery hoặc hộp cát BigQuery.